qa.
Кейс. Zero Bug Policy: как мы снизили бэклог багов в 4 раза за месяц
Баги — неизбежная часть разработки. В этой статье расскажу наш опыт: как мы внедрили Zero Bug Policy в MetaMap (B2B fintech, ~200 человек в IT, распределённая команда, скоринг благонадежности заёмщиков через ML) и за месяц сократили бэклог с 77 до 18 багов. А главное — как это изменило культуру и отношения с клиентами.Проблема: баги по принципу «кто громче»
Влияние AI на позиции QA в 2026 году
В 2026 году уже никто не спорит, что искусственный интеллект радикально меняет тестирование, как и все сферы бизнеса. Вопрос только в том, кого он заменит и кого сделает значительно ценнее как эксперта.По данным World Quality Report 2025, 89% компаний пилотируют или внедряют Generative AI в процессы Quality Engineering. При этом только 15% сделали это на уровне всей организации. Остальные находятся в стадии осторожного эксперимента.AI заменяет не QA-инженеров, а QA-инженеров, которые не используют AI.Что уже происходит прямо сейчасЧто уже изменилось к середине 2026 года
Открытые уроки OTUS 18–28 мая: ИИ, Go, Kubernetes, ML, QA, архитектура и безопасность
Собрали открытые уроки OTUS на ближайшие две недели. В расписании — разработка, инфраструктура, машинное обучение, ИИ‑инструменты, аналитика, тестирование, информационная безопасность, продуктовый подход и управление командами.Уроки бесплатные и проходят в рамках онлайн‑курсов OTUS. Можно познакомиться с темой, посмотреть на формат обучения и задать вопросы преподавателям‑практикам.18 мая
Мы пытались заменить QA нейросетью. Не получилось
ВступлениеХочется поговорить о том, что происходит с QA в 2026-м и правда ли, что «нас вот-вот заменит ИИ». Но не в формате очередного треда в духе «всё пропало» или «всё отлично, завтра уволим половину отдела». А по-взрослому: с опытом, цифрами, ограничениями и выводами. То есть попробовать не просто порассуждать, а разобрать тему как небольшое исследование: что реально меняется, где ИИ помогает, а где начинается та самая реальность, которая не влезает в красивую презентацию.
Могут ли LLM находить flaky‑тесты по одному только коду теста? Разбор одного исследования
Недавно прочитала исследование про flaky тесты, и оно оказалось интереснее, чем я ожидала. Вопрос у авторов был довольно простой. Можно ли показать модели только код теста и попросить определить, flaky он или нет?
Почему классический подход к QA больше не работает (и виновата ли в этом эпоха ИИ)
Я всё чаще замечаю, что разговоры о качестве программного обеспечения как будто застряли в прошлой эпохе. Мы по привычке обсуждаем тест-кейсы, регрессию, покрытие, приёмку перед релизом и автоматизацию проверок, как будто этого по-прежнему достаточно, чтобы уверенно говорить о качестве продукта. Но сама среда, в которой живёт современное ПО, уже давно стала другой.
Зелёные галочки лгут: почему AI пишет тесты, которые ничего не тестируют, и как это починить
Тесты зелёные, покрытие растёт, а багов меньше не становится. На QA-митапе инженер из крупной продуктовой компании показал механику: AI-агенты подгоняют моки, меняют ассерты, генерируют результаты, которые ничего не проверяют. Стек у команды — near-SOTA. Модель свежая. Агент — один из лидеров open-source.Значит, дело не в инструментах. А в чём именно — разбираю ниже: от кода до процесса и организации.Зелёные галочки лгутДокладчик описал паттерн, с которым сталкивался каждый, кто просил AI написать тесты:
Где в IT платят больше всего: часть 2
Несмотря на замедление роста зарплат в IT, сфера остаётся одной из самых высокооплачиваемых. По данным исследования Хабр Карьеры, во втором полугодии 2025 года медианная зарплата IT-специалистов составила 183 тысячи рублей.
